space ocr
検証を内蔵したフィールド抽出 API

フィールドを抜き出す。確認すべき値がわかる。

スキーマどおりの JSON — どの値にも読み取り元の座標が付き、照合に落ちた値は確認リストで返ります。

テンプレートなし。学習なし。黙って間違う数字なし。

コンソールがそのままプレイグラウンド — ファイルを1つ置くだけで、API が返す応答をそのまま確認できます。
POST /ocr/fields の実際のレスポンス構造
store_nameスーパー ABC✓ verified
date2025-04-10✓ verified
items[0].price¥198⚠ text_mismatch
total¥548✓ verified
invoice_no—⚠ missing
7 フィールド中 2 件が要確認

連携は POST 一回です

リクエストにフィールド名を書くと、値ごとに座標とフラグが付いた JSON が返ります。下の呼び出しはそのままコピーして実行できます。

request
1
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12
curl -X POST https://api.space-ocr.com/ocr/fields \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "image": "https://example.com/receipt.jpg",
    "imageType": "url",
    "fields": [
      { "name": "store_name" },
      { "name": "date" },
      { "name": "total", "required": true }
    ]
  }'
response
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{
  "status": "success",
  "data": {
    "values": {
      "store_name": "Supermarket ABC",
      "date": "2025-04-10",
      "total": "$4.94"
    },
    "cells": {
      "total": {
        "box": { "xmin": 380, "ymin": 720,
                 "xmax": 530, "ymax": 742 },
        "quad": [ /* 4 corners */ ],
        "verified": true,
        "review": null
      }
      // …store_name, date — same shape
    },
    "review": {
      "unit": "field", "declared": 3,
      "returned": 3, "boxed": 3, "verified": 3,
      "flagged": [], "by_reason": {}
    },
    "image": { "width": 1654, "height": 2339 }
  }
}

どんなフィールドも、名前を付けるだけ

学習も、プロセッサ設定も、文書タイプ登録も不要です。

次のランでも同じ答え

同じページを3ラン — 463 個の値のうち動いたのは 16 個。

間違った値は、自分から手を挙げる

どの値にも座標とフラグが付きます — 全件検品ではなく、フラグだけ見てください。

1スキャン ¥10 · 失敗時は課金なし · 毎月100枚無料、カード登録不要

値がどこにあるかを、モデルは決めません。

呼び出しのたびにパイプラインが通る5つのステップです。

  1. 01

    OCR で読む

    文字と、その文字がある位置を一字ずつ拾います。座標が生まれるのはこの段階だけです。

  2. 02

    モデルが値を抜き出す

    元画像と読み取った文字を突き合わせて、指定した項目や書類そのものの構造を値として抜き出します。座標は作りません。

  3. 03

    値を原文の位置にアンカリング

    モデルが出した値を、OCR が実際に読み取ったページ上のその位置へ文字単位でアンカリングします。

  4. 04

    二つの結果を突き合わせる

    食い違った値はその箇所だけ切り出してもう一度読み、それでも確認できなければ理由つきの印が値に残ります。

  5. 05

    値と根拠を返す

    値ごとに、それを読み取った位置の bbox と vertices が一緒に返ります。

同じ写真で並べて測った数字

同じ画像・同じフィールドスキーマ・同じ採点スクリプトで、エンジンごとに3ラン。生レスポンスと採点コードはすべて公開しています。

同じ書類の左右比較 — space ocr は値ごとに座標ボックスを、相手エンジンは表全体にブロック1つを返します
下の数字は、まさにこの写真から出ました — 押すと大きな表示が切り替わります。
91.1% vs 70.0%463 フィールドの正解率 — space ocr 対 比較対象エンジン。
16 vs 100同じページを3回実行したときに動いた値の数。
138 vs 1上の相場表に付いた座標ボックスの数 — 値ごとに1個か、表全体で1個か。

8 cases over 7 documents · 463 fields · 3 runs each · August 2026 — Mistral Document AI との統制実測。

どんな書類も確かめられるデータに

API 一回で、写真をデータに。

ImageImage
商品
単価
しゅまろやかトースト6枚
¥98
富山県産こしひかり5k
¥1,980
カルビーフルグラ800g
¥698
  • 01

    静かな読み違いは表に出る

    全値を Vision OCR と相互照合 — 確信できなければ needs_review。

  • 02

    座標が証拠になる

    値ごとに元画像を指す vertices 座標。

  • 03

    1回の呼び出しで構造化 JSON

    フィールド定義は一度、スキーマどおりの JSON。

  • 04

    登録した瞬間から使える

    SDK 不要、curl 一発。毎月100件無料。

  • 05

    非同期＋署名付き Webhook

    /jobs ポーリング · HMAC Webhook · OpenAPI 3.1。

  • 06

    結果を置く DB は要りません

    フォルダーとシートを作れば行が溜まり、/view で条件をつけて取り出せます。

検証を目で見て、触れる

API が返すのと同じ検証済みの値を、読むために作られた画面で。値にカーソルを合わせれば、写真が答えます。

  • 01
    写真を放り込むだけ

    設定もコードもありません。ブラウザに写真をまとめてドラッグすれば、行が埋まっていきます。

  • 02
    値を指すと、写真が答える

    セルにカーソルを載せると元画像の該当箇所が光ります。写真から値への逆方向も同じように動きます。

  • 03
    怪しい値は隠れない

    照合を通らなかった値は色ではっきり示されます。誤りが静かに紛れ込まないので、見るべきものだけ確認すれば済みます。

  • 04
    見つけたその場で直す

    元画像をとなりに置いたまま値を直せます。別窓も、元のページ探しもいりません。

  • 05
    そのまま持ち出す

    シートは Excel で文字化けしない CSV に、文書の束は .md / .txt に書き出せます。

三つの形式と、置いておく場所

アップロード時に形式を選びます。読み取った結果はフォルダーに溜まり、そこから取得も検索もできます。

POST /ocr/fields

構造化フィールド

欲しい項目を指定すると型付きで返り、明細行も展開されます。行はシートに積み上がり、絞り込みも CSV 書き出しもできます。

POST /ocr/markdown

Markdown

見出し・段落・リスト・表の構造をそのまま保ちます。ドキュメントサイトや Wiki、LLM のコンテキストにそのまま流せます。

POST /ocr/text

プレーンテキスト

段落単位の素の読み取り。スキャンを索引化・検索・差分比較するのに一番素直な形です。

POST /create

フォルダー

結果は付けた名前のフォルダーにそのまま残ります。フォルダーは入れ子にでき、シートもドキュメント束もメモも同じ場所に入ります。

GET /view

クエリ

溜まった行を条件で絞って取り出せます。where · sort · select とページネーションはサーバー側で処理されます。

GET /space

検索

ツリーをたどっても探せますし、検索窓に一度打てばフォルダー名やファイル名だけでなく、メモの本文や読み取ったセルの値まで一緒に引っかかります。

AI エージェントが整理して取り出します

MCP サーバーを 1 つつなぐだけです。写真を渡せば、エージェントが種類ごとにフォルダーとシートを作り、1 枚を 1 行として溜めていきます。あとから条件をつけて必要な行だけ取り出せますし、結果はそのまま残るので別途データベースを用意する必要はありません。

MCP エンドポイントhttps://mcp.space-ocr.com/mcp
  • space_createフォルダーとシートを作り
  • space_upload写真を上げて行として溜め
  • space_view条件をつけて取り出し
  • space_delete確認のうえ削除します

MCP に対応したクライアントなら、どこからでも

ClaudeChatGPTPerplexityVS CodeCursor

よくある質問

space ocr を使っているサービス

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